OPTİMİZASYON İÇİN SEZGİSEL YÖNTEMLER

AMAÇ

Sezgisel yontemlerle guncel uygulama ve analiz becerisnini gelistirilmesini, tavlama benzetimi, genetik algoritmalar ve yasakli arama gibi sezgisel yontemlerin uygulanmasini hedeflemektedir.

İÇERİK

Bu ders; Derse giris,Sezgisel Yontemlere Giris,Tavlama Benzetimi Algoritmasi,Genetik Algoritmalar,Evrimsel Stratejiler,Tabu Arama,Karinca Kolonisi,Parcacik Suru Optimizasyonu,Hibrit Metodlar,Cok Amacli Optimizasyon,Guncel Optimizasyon Uygulamalari,Mevcut Uygulamalarin Analizi-1,Mevcut Uygulamalarin Analizi-2,Mevcut Uygulamalarin Analizi-3; konularını içermektedir.

1. 1

   Students apply simulating annealing.

   Öğretim yöntemi: Öğretme – öğrenme yöntem ve stratejileri, öğrencilerin kendi kendine çalışma, yaşam boyu öğrenme, gözlem yapma, başkasına öğretme, sunma, eleştirel düşünme, takım çalışması, bilişimden etkin yararlanma gibi becerilerini arttıracak şekilde seçilmektedir. Ayrıca, öğretim tarzının farklı kabiliyetleri olan öğrencileri destekleyecek biçimde olmasına dikkat edilir. Programında kullanılan eğitim-öğretim metotları aşağıdaki listede verilmiştir **: Eğitim - Öğretim Yöntemleri *, Bireysel Çalışma Yöntemi, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

2. 2

   Students Gain knowledge of what kind of problems Genetic Algorithm methods can be used in and how they can be applied.

   Öğretim yöntemi: Öğretme – öğrenme yöntem ve stratejileri, öğrencilerin kendi kendine çalışma, yaşam boyu öğrenme, gözlem yapma, başkasına öğretme, sunma, eleştirel düşünme, takım çalışması, bilişimden etkin yararlanma gibi becerilerini arttıracak şekilde seçilmektedir. Ayrıca, öğretim tarzının farklı kabiliyetleri olan öğrencileri destekleyecek biçimde olmasına dikkat edilir. Programında kullanılan eğitim-öğretim metotları aşağıdaki listede verilmiştir **: Eğitim - Öğretim Yöntemleri *, Bireysel Çalışma Yöntemi, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

3. 3

   Students will be able to apply Tabu search method to related problems.

   Öğretim yöntemi: Öğretme – öğrenme yöntem ve stratejileri, öğrencilerin kendi kendine çalışma, yaşam boyu öğrenme, gözlem yapma, başkasına öğretme, sunma, eleştirel düşünme, takım çalışması, bilişimden etkin yararlanma gibi becerilerini arttıracak şekilde seçilmektedir. Ayrıca, öğretim tarzının farklı kabiliyetleri olan öğrencileri destekleyecek biçimde olmasına dikkat edilir. Programında kullanılan eğitim-öğretim metotları aşağıdaki listede verilmiştir **: Eğitim - Öğretim Yöntemleri *, Bireysel Çalışma Yöntemi, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

4. 4

   The student applies the Ant Colony method to related problems.

   Öğretim yöntemi: Öğretme – öğrenme yöntem ve stratejileri, öğrencilerin kendi kendine çalışma, yaşam boyu öğrenme, gözlem yapma, başkasına öğretme, sunma, eleştirel düşünme, takım çalışması, bilişimden etkin yararlanma gibi becerilerini arttıracak şekilde seçilmektedir. Ayrıca, öğretim tarzının farklı kabiliyetleri olan öğrencileri destekleyecek biçimde olmasına dikkat edilir. Programında kullanılan eğitim-öğretim metotları aşağıdaki listede verilmiştir **: Eğitim - Öğretim Yöntemleri *, Bireysel Çalışma Yöntemi, Proje Temelli Öğrenme Modeli, Deneyimle Öğrenme Modeli · Değerlendirme: Klasik Yazılı Sınav, Ödev

HAFTALIK PLAN

1. HAFTA 1

   Derse giris

2. HAFTA 2

   Sezgisel Yontemlere Giris

3. HAFTA 3

   Tavlama Benzetimi Algoritmasi

4. HAFTA 4

   Genetik Algoritmalar

5. HAFTA 5

   Evrimsel Stratejiler

6. HAFTA 6

   Tabu Arama

7. HAFTA 7

   Karinca Kolonisi

8. HAFTA 8

   Parcacik Suru Optimizasyonu

9. HAFTA 9

   Hibrit Metodlar

10. HAFTA 10

    Cok Amacli Optimizasyon

11. HAFTA 11

    Guncel Optimizasyon Uygulamalari

12. HAFTA 12

    Mevcut Uygulamalarin Analizi-1

13. HAFTA 13

    Mevcut Uygulamalarin Analizi-2

14. HAFTA 14

    Mevcut Uygulamalarin Analizi-3

DEĞERLENDİRME

• Ara Sınavın Başarıya Oranı30%
• Genel Sınavın Başarıya Oranı70%

İŞ YÜKÜ

KAYNAKLAR

• Metaheuristics for Hard Optimization: Methods and Case Studies, Johann Dréo , Patrick Siarry , Alain Pétrowski , Eric Taillard

ÖĞRETİM ELEMANLARI

• Lect.Dr. Esin TETİKKOORDİNATÖR
• Assist.Prof. Rüçhan Melisa DENİZ ÖZGEN